2019年上半年收集到的人工智能卷積神經網絡乾貨文章

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 瞭解CNN這一篇就夠了——關於卷積神經網絡的介紹

 關於卷積的6個基本知識

一文讀懂深度學習中的各類卷積

CNN卷積神經網絡的三種基本模式（不懂的話還得多努力啊！）

CNN，GAN，AE和VAE概述

理解卷積神經網絡？看這篇論文就夠了

深度卷積神經網絡的高級主題

卷積神經網絡的特徵是如何學習的？

教你如何運用可視化理解卷積神經網絡（CNNs）的指南

空洞卷積（Dilated Convolution）：有之覺得利，無之覺得用

 基於卷積神經網絡的句子分類模型【經典卷積分類附源碼連接】

即插即用新卷積：提高CNN性能、速度翻倍

 BP神經網絡的線性本質的理解和剖析-卷積小白的隨機世界

 爲你解讀7大類深度CNN架構創新綜述（附論文）

 吳恩達深度學習筆記(83)-LeNet-五、AlexNet和VGGNet網絡知多少

 卷積神經網絡是一類包含卷積計算且具備深度結構的前饋神經網絡

從卷積層、激活層、池化層到全鏈接層深度解析卷積神經網絡的原理

CNN和VGGNet-16背後的架構

深度學習神經網絡都是從CNN和AlexNet開始的

 使用CNN分類簽名和文本圖像

機器學習Basics-第九期-CNN卷積神經網絡詳解

AlexNet：深度卷積神經網絡的ImageNet分類

 

 

2019-06-23 寫於蘇州市